분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트

웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이타베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되는 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이타베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이타베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 에이전트를 제안한다. 신경망 에이전트는 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 신경망 에이전트는 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이타베이스들을 찾아내고 그 문서 데이타베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색한다. 실험에서는 제안된 신경망 에이전트 시스템을 구현하여 정보 검색 성능을 널리 알려진 기존의 분산 정보 검색 기법을 사용했을 때와 비교함으로써 신경망 에이전트의 유용성을 예증한다.